智能控制理論復(fù)習(xí)資料答案

1、智能控制理論復(fù)習(xí)資料一智能控制概述1. 什么是智能？什么是人工智能？答：能有效地 獲取、傳遞、處理、再生和利用信息 ，從而在任意給定的環(huán)境下能成功地 達(dá)到預(yù)定目的 的能力。是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸、擴(kuò)展人的智能的 理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的 科學(xué)技術(shù) 。2. 什么是控制？什么是自動(dòng)控制？什么是智能控制？答：按照 主體的意愿，使事物向 期望的目標(biāo) 發(fā)展。在沒(méi)有人直接參與 的情況下，利用 外加設(shè)備或裝置 ，使機(jī)器、設(shè)備或生產(chǎn)過(guò)程的某個(gè)工作狀態(tài)或參數(shù) 自動(dòng)地按照預(yù)定的規(guī)律 運(yùn)行。在沒(méi)有人干預(yù) 的情況下能 自主 地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動(dòng)控制技術(shù)。3. 智能控制的二元結(jié)構(gòu)和三元結(jié)構(gòu)分

2、別是什么？答：二元結(jié)構(gòu)： 人工智能 、自動(dòng)控制三元結(jié)構(gòu)： 人工智能 、自動(dòng)控制 、運(yùn)籌學(xué)4. 智能控制系統(tǒng)的主要功能特點(diǎn)是什么？答：學(xué)習(xí)功能、適應(yīng)功能、組織功能、優(yōu)化功能5. 智能控制的研究對(duì)象具備什么特點(diǎn)？答： 不確定性的模型 。傳統(tǒng)的控制是基于模型的控制，這里的模型包括控制對(duì)象和干擾模型。 高度的非線(xiàn)性 。傳統(tǒng)控制理論中的線(xiàn)性系統(tǒng)理論比較成熟。 復(fù)雜的任務(wù)要求 。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中，控制任務(wù)或者是要求輸出值為定值，或者要求輸出值跟隨期望值的運(yùn)動(dòng)軌跡，因此控制任務(wù)的要求比較單一，而智能控制的任務(wù)要求往往比較復(fù)雜。6. 智能控制與自動(dòng)控制的關(guān)系是什么？答：自動(dòng)控制是智能控制的 基礎(chǔ)，智能控制是對(duì)

3、自動(dòng)控制的 進(jìn)步與延伸；自動(dòng)控制往往 包含在智能控制之中， 智能控制也 利用自動(dòng)控制的方法來(lái)解決“低級(jí)”的控制問(wèn)題；智能控制具有模擬人進(jìn)行諸如規(guī)劃、學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，所以它就是讓自動(dòng)控制系統(tǒng)擁有學(xué)習(xí) 的功能。7. 智能控制與傳統(tǒng)控制相比有哪些優(yōu)點(diǎn)？答：傳統(tǒng)控制難以解決的問(wèn)題包括以下幾點(diǎn)： 實(shí)際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線(xiàn)性、時(shí)變性、不確定性和不完全性等，無(wú)法獲得精確的數(shù)學(xué)模型； 某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過(guò)程無(wú)法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述，即無(wú)法解決建模問(wèn)題 ； 針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)往往要進(jìn)行一些較苛刻的線(xiàn)性化假設(shè)，而這些 假設(shè)往往與實(shí)際系統(tǒng)不符合 ； 實(shí)際控制任務(wù)復(fù)雜，而傳統(tǒng)的控制任務(wù)要求低， 對(duì)復(fù)雜

4、的控制任務(wù)無(wú)能為力。智能控制將 控制理論的方法 與人工智能技術(shù) 靈活地結(jié)合起來(lái)， 其控制方法適應(yīng)對(duì)象的復(fù)雜性和不確定性 ，能夠有效地解決上述問(wèn)題，具有較大的 優(yōu)越性。8. 智能控制與傳統(tǒng)控制的區(qū)別如何？答：傳統(tǒng)控制： 經(jīng)典反饋控制 和現(xiàn)代理論控制 。主要特征是基于 精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 的控制，適用于解決 線(xiàn)性、時(shí)不變 等相對(duì)簡(jiǎn)單的控制問(wèn)題。智能控制：是對(duì)傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展，能夠解決傳統(tǒng)控制方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題 ，如對(duì)象的不確定性 、高度的非線(xiàn)性 和復(fù)雜的任務(wù)要求 ；傳統(tǒng)控制是智能控制的一個(gè)組成部分 ，在這個(gè)意義下， 兩者可以 統(tǒng)一在智能控制的框架下。9. 智能控制未來(lái)的主要研究方向

5、和應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？答：智能控制是自動(dòng)控制的 最新發(fā)展階段 ，主要用于解決傳統(tǒng)控制技術(shù)與方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題， 如對(duì)象的不確定性 、高度的非線(xiàn)性 和復(fù)雜的任務(wù)要求 。智能控制作為一門(mén) 新興控制技術(shù) ，目前還處于 發(fā)展初期 。基于遺傳算法的智能控制、基于 Petri 網(wǎng)理論的智能控制、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制相結(jié)合的綜合優(yōu)化控制等新的智能控制理論和方法在不斷涌現(xiàn)和發(fā)展之中。 可以預(yù)見(jiàn)，隨著系統(tǒng)論、人工智能理論 和計(jì)算機(jī)技術(shù) 的發(fā)展，智能控制將會(huì)有更大的發(fā)展空間，并在實(shí)際中得到更加廣泛的應(yīng)用。根據(jù)智能控制 基本研究對(duì)象 的開(kāi)放性、復(fù)雜性、多層次和信息模式 的多樣性 、模糊性、不確定性

6、 等特點(diǎn)，其未來(lái)的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：（1）智能控制 基本機(jī)理 的研究；（2）智能控制基本 理論和方法 的研究；（3）智能控制 應(yīng)用的研究。伴隨著智能控制系統(tǒng)具有 學(xué)習(xí)、適應(yīng)、組織三大功能特點(diǎn)， 其發(fā)展趨勢(shì)也將包括以下幾方面：（1）智能控制 理論的進(jìn)一步研究 ，尤其是智能控制系統(tǒng) 穩(wěn)定性分析 的理論研究；（2）結(jié)合神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)識(shí)科學(xué)、人工智能等學(xué)科的認(rèn)識(shí)，深入研究人類(lèi)解決問(wèn)題時(shí)的經(jīng)驗(yàn)、策略， 建立更多的智能控制體系結(jié)構(gòu) ；（3）研究適合 現(xiàn)有計(jì)算機(jī)資源條件 的智能控制方法；（4）研究人機(jī)交互式 的智能控制系統(tǒng)和 學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以不斷提高智能控制系統(tǒng)的智能水平；（5）研究適合智能

7、控制系統(tǒng)的 軟、硬件 進(jìn)行處理機(jī)、信號(hào)處理器、智能傳感器和智能開(kāi)發(fā)工具軟件，以解決智能控制在實(shí)際應(yīng)用中存在的問(wèn)題。二分層遞階智能控制1. 遞階控制系統(tǒng)的組成與各個(gè)部分的功能是什么？答：組成： 組織級(jí)、協(xié)調(diào)級(jí)、執(zhí)行級(jí)。組織級(jí)（任務(wù)規(guī)劃 ）：負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的 推理、規(guī)劃、決策、長(zhǎng)期記憶 、信息交流等，是智能最高 的級(jí)別，主要進(jìn)行的是 基于知識(shí)的各種信息處理和決策 。協(xié)調(diào)級(jí)：是組織級(jí)和執(zhí)行級(jí)的 接口，主要負(fù)責(zé)將組織級(jí)的指令 分配為執(zhí)行級(jí)的各項(xiàng)子任務(wù)，同時(shí) 反饋任務(wù)執(zhí)行的信息。執(zhí)行級(jí)：一般由多個(gè)硬件控制器所組成，負(fù)責(zé)具體的過(guò)程控制 。2. IPDI 基本原理： 精度隨智能降低 而增大的原理。3. 分層遞

8、階控制的基本原理是什么？答：對(duì)于給定的外部命令和任務(wù)， 組織級(jí) 設(shè)法找到能夠完成該任務(wù)的 子任務(wù)組合；將這些子任務(wù)要求送至協(xié)調(diào)級(jí)， 通過(guò)協(xié)調(diào)處理 ，將具體的動(dòng)作 要求送至執(zhí)行級(jí)完成 所要求的任務(wù)； 對(duì) 任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果 進(jìn)行性能評(píng)價(jià) ，并將評(píng)價(jià)結(jié)果逐級(jí)向上反饋 ，同時(shí)對(duì)以前存儲(chǔ)的 知識(shí)信息 加以修改，從而起到 學(xué)習(xí)的作用。三專(zhuān)家控制1. 什么是專(zhuān)家系統(tǒng)和專(zhuān)家控制？二者有何區(qū)別？答：專(zhuān)家系統(tǒng)是一個(gè)具有 大量專(zhuān)門(mén)知識(shí) 與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng) ，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家提供的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷， 模擬人類(lèi)專(zhuān)家的決策過(guò)程 。專(zhuān)家控制：將專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制 與傳統(tǒng)的控制理論和技術(shù) 相結(jié)合而成的實(shí)時(shí)控制

9、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。區(qū)別：專(zhuān)家系統(tǒng)能 完成專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域 的功能， 輔助用戶(hù)決策 ；而專(zhuān)家控制能進(jìn)行獨(dú)立的、實(shí)時(shí)的自動(dòng)決策 。專(zhuān)家控制比專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì) 可靠性和抗干擾性 有著更高的要求。專(zhuān)家系統(tǒng)處于 離線(xiàn)工作方式，而專(zhuān)家控制要求 在線(xiàn)獲取反饋信息 ，即要求在線(xiàn)工作方式。2. 專(zhuān)家系統(tǒng)的主要組成部分包括什么？請(qǐng)簡(jiǎn)單解釋其各自的作用。答：包括 知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、解釋器 、知識(shí)獲取器 。知識(shí)庫(kù)：用于 存取和管理所獲取的 專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn) ，供推理機(jī)利用 ，具有知識(shí)存儲(chǔ)、檢索、編輯、增刪、修改和擴(kuò)充等功能。數(shù)據(jù)庫(kù)：用來(lái)存放系統(tǒng) 推理過(guò)程 中用到的 控制信息 、中間假設(shè) 和中間結(jié)果 。推理機(jī)：主要功能是 協(xié)調(diào)

10、、控制系統(tǒng) ，決定如何選用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)， 對(duì)用戶(hù)提出的 證據(jù)進(jìn)行推理 ，求得問(wèn)題的解答 或證明某個(gè)結(jié)論的正確性。解釋器：用于作為專(zhuān)家系統(tǒng)與用戶(hù)之間的“ 人 -機(jī)”接口，其功能是 向用戶(hù)解釋系統(tǒng)的行為 。知識(shí)獲取器：是指通過(guò) 人工方法 或機(jī)器學(xué)習(xí) 的方法，將某個(gè)領(lǐng)域的 事實(shí)性知識(shí)或領(lǐng)域?qū)＜宜赜械?經(jīng)驗(yàn)性知識(shí) 轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序 的過(guò)程。4. 專(zhuān)家系統(tǒng)有哪些特征？答：具有 專(zhuān)家水平的知識(shí) ：必須表現(xiàn)專(zhuān)家的技能和高度的技巧以及足夠的魯棒性；能進(jìn)行 有效的推理 ：能夠運(yùn)用專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)進(jìn)行搜索，推理；具有透明性：在推理時(shí)，不僅能得到答案，還能得到推理的依據(jù)；具有靈活性：知識(shí)的更新和擴(kuò)充靈活方便；具

11、有啟發(fā)性：運(yùn)用專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)不確定的或不精確的問(wèn)題進(jìn)行啟發(fā)式推理。5. 專(zhuān)家系統(tǒng)有哪幾種知識(shí)表示方法？答：產(chǎn)生式規(guī)則 、框架、語(yǔ)義結(jié)構(gòu) 、過(guò)程。6. 專(zhuān)家系統(tǒng)的推理機(jī)制有哪幾種？答：正向推理 （數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略）、反向推理 （目標(biāo)驅(qū)動(dòng)策略）、正反向混合推理。7. 專(zhuān)家控制的基本原理是什么？答：專(zhuān)家控制是試圖在傳統(tǒng)控制的基礎(chǔ)上“ 加入 ”一個(gè)富有經(jīng)驗(yàn)的工程師，實(shí)現(xiàn)控制的功能， 它由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)構(gòu)成主體框架 ，通過(guò)對(duì)控制領(lǐng)域知識(shí)的獲取與組織，按某種策略及時(shí)地選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進(jìn)行推理輸出， 實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際對(duì)象的控制。8. 專(zhuān)家控制的組成與特點(diǎn)是什么？答：專(zhuān)家控制是將專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與傳統(tǒng)的控制

12、理論和技術(shù)相結(jié)合而成的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。 由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī) 和算法庫(kù) 構(gòu)成主體框架。主要特點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：靈活性：根據(jù)系統(tǒng)的工作狀態(tài)及誤差情況，可靈活地選取相應(yīng)的控制律；適應(yīng)性：能根據(jù)專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)， 調(diào)整控制器的參數(shù)， 適應(yīng)對(duì)象特性及環(huán)境變化；魯棒性：通過(guò)利用專(zhuān)家規(guī)則，系統(tǒng)可以在非線(xiàn)性、大偏差下可靠的工作。9. 專(zhuān)家控制的功能有哪些？答：能夠滿(mǎn)足 任意動(dòng)態(tài)過(guò)程的需要 ，尤其適用于帶有 時(shí)變、非線(xiàn)性和強(qiáng)干擾的控制；控制過(guò)程可以利用 對(duì)象的先驗(yàn)知識(shí) ；通過(guò)修改、增加控制規(guī)則，可不斷 積累知識(shí) ，改進(jìn)控制性能；可以定性的描述控制系統(tǒng)的 性能，如“超調(diào)小”，“偏差增大”等；對(duì)控制性能可進(jìn)行解

13、釋?zhuān)豢赏ㄟ^(guò) 對(duì)控制閉環(huán)中的 單元進(jìn)行故障檢測(cè) 來(lái)獲取經(jīng)驗(yàn)規(guī)則 。10. 專(zhuān)家控制器的工作原理和各部分的組成作用是什么？答：知識(shí)庫(kù)：存放工業(yè)過(guò)程控制的領(lǐng)域知識(shí)，由經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)和學(xué)習(xí)與適應(yīng)裝置組成。經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)主要存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)和事實(shí)， 學(xué)習(xí)與適應(yīng)裝置是根據(jù)在線(xiàn)獲取的信息，補(bǔ)充或修改知識(shí)庫(kù)內(nèi)容，改進(jìn)系統(tǒng)性能，以便提高問(wèn)題求解能力。規(guī)則控制 ：對(duì)受控過(guò)程的各種控制模式和經(jīng)驗(yàn)的歸納和總結(jié)。推理機(jī)構(gòu) ：其復(fù)雜程度由規(guī)則條數(shù)決定， 如果搜索空間很少， 推理機(jī)構(gòu)就十分簡(jiǎn)單，采用向前推理方法，逐次判別各種規(guī)則的條件，滿(mǎn)足則執(zhí)行，否則急需搜索。特征識(shí)別與信息處理 ：其作用是實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的提取與加工， 為控制決策和學(xué)習(xí)適應(yīng)提

14、供依據(jù)， 它主要包括抽取動(dòng)態(tài)過(guò)程的特征信息， 識(shí)別系統(tǒng)的特征狀態(tài)，并對(duì)這些特征信息進(jìn)行必要的加工。數(shù)據(jù)庫(kù)：是用于存放用戶(hù)提供的初始事實(shí)、 問(wèn)題概述以及系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中得到的中間結(jié)果、 最終結(jié)果、運(yùn)行信息等的工作存儲(chǔ)器， 數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容是不斷變化的。四模糊邏輯控制1. 什么是模糊控制？它有什么特點(diǎn)（優(yōu)點(diǎn)）？答：模糊控制是以 模糊集理論 、模糊語(yǔ)言變量 和模糊邏輯推理 為基礎(chǔ)，從行為上模擬人的模糊推理和決策過(guò)程 的一種智能控制方法 。特點(diǎn)：不需要被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型 。是以人對(duì)被控對(duì)象的控制經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)而設(shè)計(jì)的控制器；是一種 反映人類(lèi)智慧 的智能控制方法； 易于被人們接受 。模糊控制的核心是模糊規(guī)則，模糊

15、規(guī)則是用語(yǔ)言來(lái)表示的； 構(gòu)造容易 ?？刂埔?guī)則易于軟件實(shí)現(xiàn)； 魯棒性和適應(yīng)性好 。2. 模糊控制器是由哪幾部分構(gòu)成的？說(shuō)明其各自的作用。答：構(gòu)成： 模糊化接口 、知識(shí)庫(kù)（數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)）、推理機(jī)、解模糊接口 。模糊化接口：實(shí)際上是模糊控制器的 輸入接口 ，主要作用是將 真實(shí)的確定量輸入轉(zhuǎn)化成一個(gè) 模糊矢量 。數(shù)據(jù)庫(kù)：存放的是所有輸入、 輸出變量的全部模糊子集的 隸屬度矢量值 ，若論域?yàn)檫B續(xù)域， 則為隸屬度函數(shù)。 在規(guī)則推理的 模糊關(guān)系方程求解 過(guò)程中，向推理機(jī)提供數(shù)據(jù) 。規(guī)則庫(kù)：是基于專(zhuān)家知識(shí)或手動(dòng)操作人員長(zhǎng)期積累的 經(jīng)驗(yàn)，是按人的直覺(jué)推理的一種語(yǔ)言表達(dá)形式。 用來(lái)存放全部 模糊控制規(guī)則 ，在推

16、理時(shí)為推理機(jī) 提供控制規(guī)則。推理機(jī)：是模糊控制器中， 根據(jù)輸入模糊量 ，由模糊控制規(guī)則 完成模糊推理來(lái)求解模糊關(guān)系方程，并 獲得模糊輸出量 的功能部分。解模糊接口： 規(guī)則推理完成后， 所得結(jié)果仍是一個(gè)模糊矢量， 必須作一次轉(zhuǎn)換，求得清晰 的控制量 輸出。3. 模糊控制器的基本工作原理是什么？答：將測(cè)量得到的被控對(duì)象的實(shí)時(shí)信號(hào)經(jīng)過(guò) 模糊化接口，轉(zhuǎn)換為用人類(lèi)自然語(yǔ)言描述的模糊量；根據(jù)人類(lèi)的語(yǔ)言控制規(guī)則，進(jìn)行 模糊推理 ，得到輸出控制量的模糊矢量；將該模糊矢量經(jīng)過(guò) 清晰化接口轉(zhuǎn)化為執(zhí)行機(jī)構(gòu)能夠接受的精確量。4. 模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟包括哪些？答：選擇合適的 模糊控制器類(lèi)型 ；確定輸入、輸出變量的 實(shí)

17、際論域 ；確定輸入、輸出的 模糊集個(gè)數(shù) 及各模糊集的 隸屬度函數(shù) ；設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則表 ；選擇模糊推理方法 ；選擇解模糊方法 ：最大隸屬度法、重心法、加權(quán)平均法。5專(zhuān)家系統(tǒng)控制與模糊邏輯控制的異同有哪些？答：相同點(diǎn)：它們都是 反映人類(lèi)智慧 的智能控制 ； 都不需要被控對(duì)象的 數(shù)學(xué)模型 ，適用于復(fù)雜的非線(xiàn)性 系統(tǒng)的控制；控制過(guò)程都是利用 專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn) 來(lái)進(jìn)行的；在控制過(guò)程中可以 修改、增加控制規(guī)則，不斷積累知識(shí)，改進(jìn)控制性能；特點(diǎn)都是 魯棒性和適應(yīng)性好 ；不同點(diǎn)：專(zhuān)家控制是將專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與傳統(tǒng)的控制理論和技術(shù)相結(jié)合而成的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法；模糊控制是以模糊集理論、模糊語(yǔ)言變

18、量、模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，從行為上模擬人的模糊推理和決策過(guò)程的一種智能控制方法；專(zhuān)家控制在利用系統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行推理時(shí)不需要 進(jìn)行模糊化，推理完成后也無(wú)需 清晰化 ；專(zhuān)家控制可 對(duì)控制性能進(jìn)行解釋 ，模糊控制沒(méi)有該功能。6. 模糊控制未來(lái)的主要研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？答：模糊控制已經(jīng)有不少的研究成果，各類(lèi)模糊控制器非常多，如模糊PID、自適應(yīng)模糊控制器、 神經(jīng)模糊控制器、 專(zhuān)家模糊控制器等， 也出現(xiàn)了各種軟件工具和集成電路芯片但，同時(shí)被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐，如在工業(yè)控制、家電領(lǐng)域、航空航天控制、 水電控制、 機(jī)器人控制等方面取得了突破性進(jìn)展。但模糊控制的發(fā)展歷史還不長(zhǎng)， 理論上的系統(tǒng)性和完善性、

19、 技術(shù)上的成熟性和規(guī)范性都還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，總的來(lái)說(shuō)還有以下幾個(gè)方面的問(wèn)題亟待解決：建立一套系統(tǒng)的模糊控制理論，以解決模糊控制的機(jī)理、穩(wěn)定性分析、系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法、 專(zhuān)家模糊控制系統(tǒng)、 神經(jīng)模糊控制系統(tǒng)和多變量模糊控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)等一系列問(wèn)題；模糊控制在非線(xiàn)性復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用中的模糊建模、 模糊規(guī)則的建立和推理算法的深入研究；模糊集成控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法研究；自學(xué)習(xí)模糊控制策略的實(shí)現(xiàn)；模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析。五神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制1. 什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制？它的主要特點(diǎn)是什么？答：它是一個(gè) 并行和分布式的信息處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ，該結(jié)構(gòu)一般由許多個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元有一個(gè) 單一的輸出 ，它可以連接到很多其他的

20、神經(jīng)元， ，其輸入有多個(gè)連接通路 ，每個(gè)連接通路對(duì)應(yīng) 一個(gè)連接權(quán)系數(shù) 。它利用數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些結(jié)構(gòu)和功能。特點(diǎn)： 自組織及自適應(yīng)性 ； 大規(guī)模 并行計(jì)算 ； 魯棒性；自學(xué)習(xí) 能力以及聯(lián)想存儲(chǔ) 等特點(diǎn)； 分布式存儲(chǔ) ，存儲(chǔ)和計(jì)算相結(jié)合 ； 非線(xiàn)性處理，非線(xiàn)性映射 ； 泛化 功能2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和作用是什么？答：功能： 預(yù)測(cè)； 優(yōu)化計(jì)算 ； 系統(tǒng)辨識(shí) ； 糾檢錯(cuò)作用： 回歸； 分類(lèi)3. 人工神經(jīng)元模型中響應(yīng)函數(shù)的作用是什么？答：控制輸入對(duì)輸出的 激活作用；對(duì)輸入和輸出進(jìn)行 函數(shù)轉(zhuǎn)換 ；將可能 無(wú)限域的輸入 變換成指定的 有限范圍內(nèi)輸出 。4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性有哪幾種表現(xiàn)？

21、答：可處理那些 難以用模型或規(guī)則 描述的對(duì)象；采用并行分布式信息處理 ，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性 ；本質(zhì)上是 非線(xiàn)性系統(tǒng) ，可以實(shí)現(xiàn) 任意非線(xiàn)性映射 ；具有很強(qiáng)的信息綜合能力 ，能夠同時(shí)處理大量不同類(lèi)型的輸入，能夠很好的解決輸入信息之間的互補(bǔ)性和冗余性問(wèn)題；硬件實(shí)現(xiàn) 愈趨方便。5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本學(xué)習(xí)算法和工作方式是什么？答：基本學(xué)習(xí)算法： 權(quán)值確定 ； Hebb 學(xué)習(xí)規(guī)則； 誤差校正 學(xué)習(xí)規(guī)則； 相近學(xué)習(xí)規(guī)則。工作方式： 學(xué)習(xí)期：神經(jīng)元間的 連接權(quán)值 ，可由學(xué)習(xí)規(guī)則 進(jìn)行調(diào)整，以使目標(biāo)函數(shù) 達(dá)到最?。?工作期：連接權(quán)值不變 ，由網(wǎng)絡(luò)的輸入得到相應(yīng)的 輸出 。6. 感知器的作用與局限是什么？答：作用：

22、用于 模式分類(lèi) ，也可用在基于分類(lèi)的學(xué)習(xí)和多模態(tài)機(jī)制中。局限：僅對(duì)線(xiàn)性可分 具有分類(lèi)能力， 由于感知器由線(xiàn)性閾值元件組成，無(wú)法求解線(xiàn)性不可分問(wèn)題。7. BP 網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是什么？答： 信息流：從輸入到輸出； 誤差：從輸出到輸入反向調(diào)整； 變換函數(shù) ：S 型；輸出量 ：0-1 之間；一個(gè) 三層的 BP 網(wǎng)絡(luò)可以 逼近一個(gè)從輸入到輸出的 任意非線(xiàn)性函數(shù) ； BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于 全局逼近 算法，因而具有較好的 泛化能力 ；可以用于 模式識(shí)別與分類(lèi) ，數(shù)據(jù)壓縮 。8. 簡(jiǎn)述 BP 學(xué)習(xí)算法的主要思想。答：第一階段（正向傳播 過(guò)程）：給出輸入信息通過(guò)輸入層經(jīng)隱含層逐層處理并計(jì)算每個(gè)單元的實(shí)際輸出值；

23、第二階段（ 反向過(guò)程）：若在輸出層未能得到期望輸出值，則逐層遞歸的計(jì)算實(shí)際輸出與期望輸出的差值，以便根據(jù)此差值調(diào)節(jié)權(quán)值。9. BP 網(wǎng)絡(luò)有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？答：優(yōu)點(diǎn)：只要有 足夠多的隱層和隱節(jié)點(diǎn) ，BP 網(wǎng)絡(luò)可以 逼近一個(gè)從輸入到輸出的 任意非線(xiàn)性函數(shù) ； BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于 全局逼近 的算法，因而具有較好的 泛化能力 。缺點(diǎn)： 收斂速度慢 ，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng) ； 局部極值問(wèn)題 ； 難以確定隱層和隱節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù) 。10. 簡(jiǎn)述 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別。答：兩者的 學(xué)習(xí)過(guò)程類(lèi)似 ，其主要區(qū)別在于各使用 不同的作用函數(shù) 。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層使用的 S 函數(shù)，其值在輸入空間中 無(wú)限大 的范圍內(nèi)為非零值，因而是一種 全局逼近 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；而 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)是 高斯函數(shù) ，其值在輸入空間中 有限的范圍內(nèi)為非零值， 因而是一種 局部逼近 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可大大 加快學(xué)習(xí)的速度 ，適合于實(shí)時(shí)控制的要求。11. 何為有導(dǎo)師學(xué)習(xí)？何為無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)？答：有導(dǎo)師學(xué)習(xí)（ 監(jiān)督學(xué)習(xí)）：網(wǎng)絡(luò)根據(jù)實(shí)際輸出與期望值比較，進(jìn)行權(quán)系數(shù)的調(diào)整。將期望輸出稱(chēng)為 導(dǎo)